论文笔记——NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING

论文地址：https://arxiv.org/abs/1611.01578

1. 论文思想

强化学习，用一个RNN学一个网络参数的序列，然后将其转换成网络，然后训练，得到一个反馈，这个反馈作用于RNN网络，用于生成新的序列。

2. 整体架构

3. RNN网络

4. 具体实现

因为每生成一个网络，都会训练一遍，Google用了800个GPU，训练了12800个网络，它采用的是分布式训练的方法。

5. 结论

转载于:https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7861569.html